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系统状态的变化必然会由其自身的动态特性的变化来反映,因此,故障诊断实质上是在时域内...(2)输入学习样本集,所输入的样本集的输入输出各项必须与网络结构相匹配,即一一对应。(3)设定作用函数:Sigmoid函数f=1/(1+e-x),由输 ...
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针对临床上重症疾病样本数量少容易导致预后模型过拟合、预测误差大、不稳定的问题,本文提出迁移长短时程记忆算法(transLSTM)。该算法基于迁移学习思想,利用疾病间的相关性实现不同疾病预后模型的信息迁...
《生物医学工程学杂志》 2020年01期 关键词: "重症疾病"," 预后模型"," 小样本"," 长短时程记忆"," 迁移学习" 收藏
在基因微阵列、文本数据分析、图像识别等领域,数据存在着高维性、高噪声、类别不平衡等问题,给深入准确挖掘高维小样本数据中所蕴含的有用知识和特征选择带来了极大困难,对高维小样本数据的分类学习性能带来了消极...
《江苏科技大学学报(自然科学版)》 2020年01期 关键词: "特征扰动"," 高维小样本"," 子空间"," 邻域粗糙集" 收藏
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